Anmelden
Deutsch English Español Polski
Mittel

Heap buffer overflow due to incorrect hash function in TensorFlow

  • Veröffentlicht: 24.05.2022
  • Aktualisiert: 11.10.2026 14:17

Impact

The TensorKey hash function used total estimated AllocatedBytes(), which (a) is an estimate per tensor, and (b) is a very poor hash function for constants (e.g. int32_t). It also tried to access individual tensor bytes through tensor.data() of size AllocatedBytes(). This led to ASAN failures because the AllocatedBytes() is an estimate of total bytes allocated by a tensor, including any pointed-to constructs (e.g. strings), and does not refer to contiguous bytes in the .data() buffer. We couldn't use this byte vector anyways, since types like tstring include pointers, whereas we need to hash the string values themselves.

Patches

We have patched the issue in GitHub commit 1b85a28d395dc91f4d22b5f9e1e9a22e92ccecd6.

The fix will be included in TensorFlow 2.9.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.8.1, which is the only other affected version.

For more information

Please consult our security guide for more information regarding the security model and how to contact us with issues and questions.

Betroffene Software

Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.

PlattformPaketAnfällige VersionenBehoben in
Python (PyPI) tensorflow >= 2.8.0, < 2.8.1 2.8.1
Python (PyPI) tensorflow-cpu >= 2.8.0, < 2.8.1 2.8.1
Python (PyPI) tensorflow-gpu >= 2.8.0, < 2.8.1 2.8.1

Verweise

CVSS-Wert 5.5/10
CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
Schwäche (CWE)
CWE-120, CWE-787
Plattform
Python (PyPI)
Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu
Veröffentlicht
24.05.2022
Aktualisiert
11.10.2026 14:17

Quellen und Lizenzen

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-1007 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3200 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-hc2f-7r5r-r2hg - CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3339 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

Schwachstellenhistorie: tensorflow-cpu

Alle veröffentlichten Schwachstellen dieses Pakets (Python (PyPI)), neueste zuerst. Zeigt, ob es ein einmaliger Ausrutscher ist oder ein Paket, das man im Auge behalten muss.

Alle (430) im Archiv
Einträge insgesamt
430
Erste → letzte
04.2019 07.2024
Ohne Fix
0
In Angriffen ausgenutzt
0

Verteilung nach Schweregrad

  • Kritisch 6
  • Hoch 111
  • Mittel 208
  • Niedrig 105

Veröffentlichungen pro Jahr

Schweregrad:
  1. TensorFlow has segfault in array_ops.upper_bound
    Hoch · 7.5 CVE-2023-33976 < 2.12.1 2.12.1
  2. TensorFlow vulnerable to Out-of-Bounds Read in DynamicStitch
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25659 < 2.11.1 2.11.1
  3. TensorFlow vulnerable to seg fault in `tf.raw_ops.Print`
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25660 < 2.11.1 2.11.1
  4. TensorFlow vulnerable to integer overflow in EditDistance
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25662 < 2.11.1 2.11.1
  5. TensorFlow has Null Pointer Error in TensorArrayConcatV2
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25663 < 2.11.1 2.11.1
  6. TensorFlow has Heap-buffer-overflow in AvgPoolGrad
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25664 < 2.11.1 2.11.1
  7. TensorFlow has Null Pointer Error in SparseSparseMaximum
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25665 < 2.11.1 2.11.1
  8. TensorFlow has Floating Point Exception in AudioSpectrogram
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25666 < 2.11.1 2.11.1
  9. TensorFlow has a heap out-of-buffer read vulnerability in the QuantizeAndDequantize operation
    Kritisch · 9.8 CVE-2023-25668 < 2.11.1 2.11.1
  10. TensorFlow has Floating Point Exception in AvgPoolGrad with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25669 < 2.11.1 2.11.1
  11. TensorFlow has Null Pointer Error in QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25670 < 2.11.1 2.11.1
  12. TensorFlow has segmentation fault in tfg-translate
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25671 < 2.11.1 2.11.1
  13. TensorFlow has Null Pointer Error in LookupTableImportV2
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25672 < 2.11.1 2.11.1
  14. TensorFlow has Floating Point Exception in TensorListSplit with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25673 < 2.11.1 2.11.1
  15. TensorFlow has Null Pointer Error in RandomShuffle with XLA enable
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25674 < 2.11.1 2.11.1
  16. TensorFlow has Segfault in Bincount with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25675 < 2.11.1 2.11.1
  17. TensorFlow has null dereference on ParallelConcat with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25676 < 2.11.1 2.11.1
  18. TensorFlow has double free in Fractional(Max/Avg)Pool
    Hoch · 8.0 CVE-2023-25801 < 2.11.1 2.11.1
  19. TensorFlow has Floating Point Exception in TFLite in conv kernel
    Hoch · 7.5 CVE-2023-27579 < 2.11.1 2.11.1
  20. TensorFlow vulnerable to Out-of-Bounds Read in GRUBlockCellGrad
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25658 < 2.11.1 2.11.1
  21. Out of bounds write in grappler in Tensorflow
    Hoch · 7.1 CVE-2022-41902 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
  22. FractionalMaxPool and FractionalAVGPool heap out-of-bounds acess
    Hoch · 7.1 CVE-2022-41900 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
  23. TensorFlow vulnerable to OOB write in `scatter_nd` in TF Lite
    Hoch · 7.0 CVE-2022-35939 < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1
  24. TensorFlow vulnerable to OOB read in `Gather_nd` in TF Lite
    Hoch · 7.0 CVE-2022-35937 < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1
  25. Code injection in `saved_model_cli` in TensorFlow
    Hoch · 7.8 CVE-2022-29216 < 2.6.4, >= 2.7.0, < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1 2.6.4, 2.7.2, 2.8.1
  26. Heap buffer overflow due to incorrect hash function in TensorFlow dieser Eintrag
    Mittel · 5.5 CVE-2022-29210 >= 2.8.0, < 2.8.1 2.8.1
  27. Segfault and OOB write due to incomplete validation in `EditDistance` in TensorFlow
    Hoch · 7.1 CVE-2022-29208 < 2.6.4, >= 2.7.0, < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1 2.6.4, 2.7.2, 2.8.1
  28. NULL Pointer Dereference and Access of Uninitialized Pointer in TensorFlow
    Kritisch · 9.3 ghsa-h6gw-r52c-724r < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  29. Improper Validation of Integrity Check Value in TensorFlow
    Hoch · 7.0 ghsa-43q8-3fv7-pr5x < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  30. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23594 >= 2.7.0, < 2.7.1 2.7.1
  31. Read and Write outside of bounds in TensorFlow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23560 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  32. Insecure temporary file in Tensorflow
    Hoch · 7.1 CVE-2022-23563 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  33. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-23592 >= 2.7.0, < 2.8.0 2.8.0
  34. Stack overflow in TensorFlow
    Hoch · 7.5 CVE-2022-23591 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  35. Out of bounds read and write in Tensorflow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23574 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  36. Uninitialized variable access in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23573 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  37. Integer overflow in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23562 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  38. Out of bounds write in TFLite
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23561 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  39. Integer overflow in TFLite
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23559 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  40. Out of bounds write in Tensorflow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23566 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  41. Use after free in `DecodePng` kernel
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23584 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  42. Integer overflow in TFLite array creation
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23558 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  43. Integer overflow in TensorFlow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23587 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  44. Heap overflow in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-21740 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  45. Division by zero in TFLite
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21741 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  46. Null pointer dereference in TensorFlow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21739 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  47. Assertion failure based denial of service in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21737 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  48. Integer overflow leading to crash in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21738 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  49. `CHECK`-fails when building invalid tensor shapes in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-23569 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  50. Overflow and uncaught divide by zero in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21729 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  51. `CHECK`-failures in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21734 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  52. Division by zero in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21735 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  53. Undefined behavior in `SparseTensorSliceDataset`
    Hoch · 7.6 CVE-2022-21736 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  54. Type confusion leading to segfault in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21731 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  55. Integer overflows in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-23567 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  56. Integer overflows in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-23568 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  57. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-21726 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  58. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-21728 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  59. Integer overflow in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-21727 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  60. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-21730 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  61. Access to invalid memory during shape inference in `Cudnn*` ops
    Hoch · 7.8 CVE-2021-41221 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
  62. Use after free / memory leak in `CollectiveReduceV2`
    Hoch · 7.8 CVE-2021-41220 >= 2.6.0, < 2.6.1 2.6.1
  63. Incomplete validation in boosted trees code
    Kritisch · 9.3 CVE-2021-41208 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
  64. Incomplete validation of shapes in multiple TF ops
    Hoch · 7.0 CVE-2021-41206 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
  65. Undefined behavior via `nullptr` reference binding in sparse matrix multiplication
    Hoch · 7.8 CVE-2021-41219 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
  66. Reference binding to `nullptr` in `tf.ragged.cross`
    Hoch · 7.8 CVE-2021-41214 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
  67. Heap OOB read in `tf.ragged.cross`
    Hoch · 7.1 CVE-2021-41212 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
  68. Heap OOB in shape inference for `QuantizeV2`
    Hoch · 7.1 CVE-2021-41211 >= 2.6.0, < 2.6.1 2.6.1
  69. Missing validation during checkpoint loading
    Hoch · 7.8 CVE-2021-41203 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
  70. Heap OOB read in `tf.raw_ops.SparseCountSparseOutput`
    Hoch · 7.1 CVE-2021-41210 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
  71. Unitialized access in `EinsumHelper::ParseEquation`
    Hoch · 7.8 CVE-2021-41201 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
  72. Heap OOB in nested `tf.map_fn` with `RaggedTensor`s
    Hoch · 7.1 CVE-2021-37679 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  73. Arbitrary code execution due to YAML deserialization
    Hoch · 9.3 CVE-2021-37678 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  74. Incomplete validation in MKL requantization
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37665 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  75. Incomplete validation in `QuantizeV2`
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37663 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  76. Null pointer dereference in TFLite MLIR optimizations
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37689 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  77. Null pointer dereference in TFLite
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37688 >= 2.5.0, < 2.5.1, >= 2.4.0, < 2.4.3, < 2.3.4 2.5.1, 2.4.3, 2.3.4
  78. NPE in TFLite
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37681 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  79. Reference binding to nullptr in shape inference
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37676 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  80. Reference binding to nullptr in map operations
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37671 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  81. Reference binding to nullptr in unicode encoding
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37667 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  82. Reference binding to nullptr in `RaggedTensorToVariant`
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37666 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  83. Use after free in boosted trees creation
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37652 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  84. Incorrect validation of `SaveV2` inputs
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37648 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  85. Heap OOB in boosted trees
    Hoch · 7.3 CVE-2021-37664 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  86. Reference binding to nullptr and heap OOB in binary cwise ops
    Hoch · 7.3 CVE-2021-37659 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  87. Heap OOB in `ResourceScatterUpdate`
    Hoch · 7.3 CVE-2021-37655 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  88. Heap OOB and CHECK fail in `ResourceGather`
    Hoch · 7.3 CVE-2021-37654 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  89. Heap buffer overflow in `FractionalAvgPoolGrad`
    Hoch · 7.1 CVE-2021-37651 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  90. Segfault and heap buffer overflow in `{Experimental,}DatasetToTFRecord`
    Hoch · 7.8 CVE-2021-37650 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  91. Heap out of bounds access in sparse reduction operations
    Hoch · 7.3 CVE-2021-37635 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  92. Null pointer dereference in `UncompressElement`
    Hoch · 7.7 CVE-2021-37649 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  93. Null pointer dereference in `SparseTensorSliceDataset`
    Hoch · 7.7 CVE-2021-37647 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  94. Null pointer dereference in `MatrixDiagPartOp`
    Hoch · 7.7 CVE-2021-37643 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  95. Null pointer dereference and heap OOB read in operations restoring tensors
    Hoch · 8.4 CVE-2021-37639 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  96. Null pointer dereference in `RaggedTensorToTensor`
    Hoch · 7.7 CVE-2021-37638 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  97. Null pointer dereference in `CompressElement`
    Hoch · 7.7 CVE-2021-37637 < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1
  98. Stack overflow due to looping TFLite subgraph
    Hoch · 7.3 CVE-2021-29591 < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2
  99. TensorFlow vulnerable to heap out of bounds read in filesystem glob matching
    Hoch · 9.1 CVE-2020-26269 >= 2.4.0rc0, < 2.4.0 2.4.0
  100. Segfault in `tf.quantization.quantize_and_dequantize`
    Hoch · 5.9 CVE-2020-15265 < 2.4.0 2.4.0
Mehr anzeigen (18) 100 von 118 angezeigt

Erkennen Sie Schwachstellen in Ihrer Anwendung

Mit der DockRay-Integration und aktivierter Softwareinventarisierung prüft DockRay gemeldete Komponentenversionen auf bekannte Schwachstellen und benachrichtigt Sie über bestätigte Treffer. Die Abdeckung hängt von der unterstützten Technologie und den verfügbaren Meldungen ab.

Anwendung verbinden
DockRay Newsletter

Anwendungssicherheit in Ihrem Postfach

Wichtige Schwachstellen, konkrete Empfehlungen und praktische Tipps für Ihre Anwendungen. Wählen Sie Ihre Technologien und verfolgen Sie, was für Ihr Projekt relevant ist.

  • Eine tägliche Zusammenfassung neuer Schwachstellen, auch kritischer.
  • Benachrichtigungen über wichtige Updates.
  • Praktische Tipps zur Sicherheit und Überwachung von Anwendungen.

Leer lassen, um Meldungen zu allen Technologien zu erhalten.

Datenschutzerklärung

Kostenlos anmelden. In jeder E-Mail mit einem Klick abmelden.